盡管傳感器融合的概念已經(jīng)存在了一段時(shí)間，但加速發(fā)展卻是近年來(lái)的事情，我們現(xiàn)在才開始看到其在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)。如今，傳感器融合正迅速發(fā)展成為一個(gè)熱門趨勢(shì)，其根源是手機(jī)和便攜式技術(shù)的爆發(fā)，同時(shí)也已開始普及到物聯(lián)網(wǎng)傳感器，下一代自動(dòng)駕駛車輛和無(wú)人機(jī)的環(huán)境感知應(yīng)用中。

但是，從純粹的技術(shù)角度來(lái)看，這種爆炸性的增長(zhǎng)同時(shí)還帶來(lái)了許多挑戰(zhàn)和機(jī)遇，包括觸及了隱私，安全性，甚至對(duì)未來(lái)基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展產(chǎn)生了更大的影響等。

從定義上講，傳感器融合相對(duì)簡(jiǎn)單，本質(zhì)上是一種軟件，可以智能地組合來(lái)自一系列傳感器的數(shù)據(jù)，然后使用結(jié)果來(lái)提高性能。這可以是使用相同或相似類型的傳感器陣列來(lái)獲得極其準(zhǔn)確的測(cè)量結(jié)果，也可以是通過整理不同類型的傳感器輸入來(lái)獲得更復(fù)雜的結(jié)果。

設(shè)想傳感器融合的潛在應(yīng)用并不需要花費(fèi)大量的想象力，而且分析師對(duì)此非常樂觀。最近的一份報(bào)告預(yù)測(cè)，傳感器融合系統(tǒng)的需求在未來(lái)5年中將以大約19.4％的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)，從2017年的26.2億美元增長(zhǎng)到2023年的75.8億美元。也許可以預(yù)見，北美是最大的生產(chǎn)國(guó)，2016年占市場(chǎng)的近32.84％，而歐洲在2016年猛增了31.51％以上。

盡管傳感器融合的傳統(tǒng)用途往往在于更多的工業(yè)應(yīng)用，但在發(fā)展過程中，其應(yīng)用市場(chǎng)發(fā)生了重大變化。

一方面，消費(fèi)電子成傳感器融合最大的市場(chǎng)。2016年，消費(fèi)電子行業(yè)產(chǎn)生了傳感器融合系統(tǒng)市場(chǎng)需求的54.86％。傳感器集線器（一種MCU硬件）的實(shí)用性不斷增長(zhǎng)，推動(dòng)了這一巨大需求。該傳感器集線器針對(duì)一組特定的傳感器實(shí)現(xiàn)了特定的傳感器融合算法，而純軟件“傳感器融合”則可以涉及各種傳感器類型以及算法。

基于硬件的傳感器集線器減輕了系統(tǒng)CPU的負(fù)擔(dān)，從智能手機(jī)到可穿戴設(shè)備，這本身就是許多現(xiàn)代設(shè)備所需要的。確實(shí)，降低CPU負(fù)載可以延長(zhǎng)電池壽命并減少熱量，這是可穿戴設(shè)備和智能手機(jī)設(shè)計(jì)師的最為鬧心的問題。

例如，谷歌推出了Android傳感器中心，該中心旨在直接掛接到手機(jī)傳感器上，例如生物識(shí)別讀取器，加速度計(jì)和陀螺儀。然后，運(yùn)行Google自定義算法的微型處理器就可以獨(dú)立解釋手勢(shì)和活動(dòng)，而無(wú)需消耗主CPU的資源。

迄今為止，該集線器已集成到成千上萬(wàn)的Android和Apple手機(jī)中，并且作為Qualcomm Snapdragon芯片組的一部分，已進(jìn)入無(wú)數(shù)可穿戴設(shè)備和最近的智能家居設(shè)備中，在許多情況下，這些問題會(huì)影響電池壽命也是最重要的。

傳感器融合的另一個(gè)關(guān)鍵市場(chǎng)是汽車工業(yè)。例如在汽車碰撞系統(tǒng)中，可以采用一系列不同的傳感器，包括壓力傳感器，加速計(jì)，陀螺儀和超聲波。如果該組中的傳感器組合超出閾值，則可以自動(dòng)做出各種相應(yīng)的響應(yīng)，例如展開相關(guān)的安全氣囊。當(dāng)前，大多數(shù)三級(jí)車依靠傳感器融合將激光雷達(dá)與視覺和紅外攝像機(jī)，超聲傳感器和雷達(dá)陣列集成在一起，這些傳感器每秒產(chǎn)生數(shù)千萬(wàn)個(gè)點(diǎn)，出于明顯的安全原因，這些點(diǎn)需要實(shí)時(shí)處理。

由于該行業(yè)的目標(biāo)是朝著4級(jí)和5級(jí)車輛發(fā)展，需要更少的駕駛員交互（在5級(jí)完全不需要），因此傳感器的可靠性，傳感器融合硬件/軟件以及處理器最終需要不斷改進(jìn)，以達(dá)到與移動(dòng)電話和可穿戴設(shè)備相比，級(jí)別更高的性能。比如智能手表本身的重啟與高速公路上5級(jí)自動(dòng)駕駛汽車的碰撞系統(tǒng)是不同的。

全系統(tǒng)的可靠性是一個(gè)復(fù)雜的挑戰(zhàn)，因?yàn)閭鞲衅魅诤峡梢蕴峁└欤行У沫h(huán)境變量監(jiān)控，同時(shí)這也意味著來(lái)自單個(gè)傳感器的惡意輸入可能會(huì)觸發(fā)安全系統(tǒng)，從而迫使汽車設(shè)計(jì)人員必須保證融入系統(tǒng)的每個(gè)部分，同時(shí)處理好冗余性。

傳感器融合對(duì)于未來(lái)最重要的好處也許是它所提供的上下文感知，它接受不同的輸入并解釋其在環(huán)境中的含義。這里的一個(gè)例子是垂直應(yīng)用中的激光雷達(dá)和雷達(dá)系統(tǒng)，例如無(wú)人機(jī)系統(tǒng)，在GPS信號(hào)不可靠的情況下，壓力傳感器是進(jìn)行飛行控制和定位的重要工具。

這種源自傳感器融合的環(huán)境在物聯(lián)網(wǎng)和智能家居/智能城市發(fā)展領(lǐng)域特別重要，一旦成功融合，成千上萬(wàn)的“啞”傳感器聯(lián)網(wǎng)，便可以構(gòu)建到城市規(guī)模的響應(yīng)系統(tǒng)中。

但是如果以可識(shí)別的方式使用家庭數(shù)據(jù)，那么這里當(dāng)然會(huì)涉及隱私和安全問題，而對(duì)于整個(gè)城市的系統(tǒng)則存在更廣泛的公共安全問題。不過，旨在通過車載，建筑集成和專用監(jiān)視站網(wǎng)絡(luò)監(jiān)視城市空氣污染（如苯和顆粒物）的早期測(cè)試網(wǎng)絡(luò)顯示了巨大的希望，該監(jiān)視站然后發(fā)出自動(dòng)警報(bào)并修改交通流量。

僅舉一個(gè)例子，2018年7月的一個(gè)項(xiàng)目用于監(jiān)測(cè)倫敦的污染水平，將最惡劣地區(qū)的100個(gè)固定傳感器與兩輛經(jīng)過特殊改裝的Google Street View車聚集在一起，這些車在上街行駛時(shí)跟蹤污染水平。兩輛Google街景車每30 m讀取一次空氣質(zhì)量讀數(shù)，目的是通過在一年中疊加數(shù)據(jù)來(lái)標(biāo)記污染“熱點(diǎn)”。

當(dāng)然，這里存在許多挑戰(zhàn)，尤其是在各種實(shí)現(xiàn)方式中，要從各種傳感器中提取有意義的數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)之外，要可靠地響應(yīng)環(huán)境條件的變化，還存在許多困難，其中任何一個(gè)都可能會(huì)增加設(shè)備錯(cuò)誤，噪聲，以及數(shù)據(jù)收集過程中的缺陷。

僅僅幾年前，消除這些錯(cuò)誤就幾乎是不可能的任務(wù)，但是隨著相對(duì)實(shí)惠的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI工具集的興起，從傳感器融合中獲得真正好處的潛力呈指數(shù)增長(zhǎng)。當(dāng)然，人工智能技術(shù)的前景更加廣闊，可以產(chǎn)生新的用例，從而為傳感器供應(yīng)商和設(shè)計(jì)師提供新的市場(chǎng)。在短期內(nèi)，人工智能和傳感器融合可通過提供增強(qiáng)的本地?cái)?shù)據(jù)處理功能來(lái)最大程度地降低安全風(fēng)險(xiǎn)，從而顯著降低異地安全傳輸，處理和存儲(chǔ)個(gè)人數(shù)據(jù)的要求。

顯然，未來(lái)將看到越來(lái)越多的連接傳感器嵌入到我們的車輛，房屋和城市中。向這些新興的數(shù)據(jù)流添加上下文的必要只會(huì)變得更加緊迫。但是，到了那一天，這些數(shù)據(jù)將用于啟用現(xiàn)有服務(wù)和啟動(dòng)全新的服務(wù)，而網(wǎng)絡(luò)也需要從面向消費(fèi)者的健康和娛樂的應(yīng)用增強(qiáng)升級(jí)到能提高供應(yīng)鏈管理效率以及更快、更輕、功耗更少的高速網(wǎng)絡(luò)。